java并发下载文件、修改保存；【IO】【多线程】1）java实现用url下载文件，储存到指定文件夹package com.company;
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.net.URL;
public c
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2023-06-09 11:06:38
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需求背景 接到需求是要对商家提供的数据文件解析为对应我们业务需要的对象，由于商家给的文件是zip文件，大小在10-100M直接，如果用单个线程处理解析势必会影响处理速度， 以下是我们解析时候写的代码。大概思路是这个样子：思路1：解析zip文件： – 由于zip文件中有对应自己要解析的流文件，解读流中指定的文件，获得对应的文件流。 – 单个线程测试读取流数据感觉还可以接受，处理时间大概在20
尽管面临很多挑战，多线程有一些优点使得它一直被使用。这些优点是：
[list]
[*]资源利用率更好
[*]程序设计在某些情况下更简单
[*]程序响应更快
[/list]
[size=xx-large]资源利用率更好[/size]
想象一下，一个应用程序需要从本地文件系统中读取和处理文件的情景。比方说，从磁盘读取一个文件需要5秒，处理一个文件
我同意@aix，multiprocessing绝对是一条路。不管您将受到i/o的限制——无论您运行了多少并行进程，您只能如此快速地读取数据。但是很容易有一些加速。请考虑以下内容（input/是一个目录，其中包含来自ProjectGutenberg的几个.txt文件）。import os.pathfrom multiprocessing import Pool
import sys
import t
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2023-06-30 15:09:01
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import requests
import threading
class downloader:
# 构造函数
def __init__(self):
# 设置url
self.url='http://image03.u69cn.com/2013/contentinfo/105379_zi.jpg'
# 设置线程数
self.num=8
# 文件名从url最后取
self.name=self.
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2023-07-01 14:54:17
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首先：使用ultra edit 打开获取txt行数;然后：确定开启的线程数量，计算每个线程读取txt的行数设置为n_sizeimport time, threading
import pandas as pd
from itertools import islice
'''
Reader类，继承threading.Thread
@__init__方法初始化
@run方法实现了读文件的操作
'''
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2023-05-30 15:38:01
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最近涉及到一个利用python分块读文件的需求，一开始想法觉得很简单，就对一个文件取总行数，获得线程数、每个线程获得对应的行范围、各线程独立去读自己的范围内的内容即可。实际操作下来发现有问题，读出来的内容总是有些小错误，怀疑不是这么简单，同一个文件的句柄估计多线程同时操作不安全。采用了thread + queue来实现多线程分块读文件。直接上代码，代码很简单，亲测没有bug。import thre
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2023-06-09 10:51:19
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多线程编程为程序开发带来了很多的方便，但是也带来了一些问题，这些问题是在程序开发过程中必须进行处理的问题。
这些问题的核心是，如果多个线程同时访问一个资源，例如变量、文件等，时如何保证访问安全的问题。在多线程编程中，这种会被多个线程同时访问的资源叫做临界资源。 &
简单的文件上传（socket学习）客户端代码package com.guet.socketStudy;
import java.io.*;
import java.net.Socket;
import java.nio.charset.StandardCharsets;
/**
* @Author: HML
* @Date: 2021/3/8 9:22
* @Version 1.0
接上次写的“JAVA读取超大文件”。在读取超过10G的文件时会发现一次读一行的速度实在是不能接受，想到使用多线程+FileChannel来做一个使用多线程版本。基本思路如下：1.计算出文件总大小2.分段处理,计算出每个线程读取文件的开始与结束位置 (文件大小/线程数)*N,N是指第几个线程,这样能得到每个线程在读该文件的大概起始位置使用"大概起始位置",作为读文件的开始偏移量(file
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2023-06-08 09:18:52
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说明：由于每个磁盘一个时间点只能有一个磁头进行读写，因此其实不是并行读写。如果要利用多线程实现真正的并行读写，需要在硬件存储时使用RAID（独立磁盘阵列）。对于普通磁盘，单线程写文件比多线程写快。
利用VisualVM抓取线程快照如下： 从线程快照分析，可以看出如下结论： createActionLable 和
createSrategyLable。create
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2023-06-08 08:37:51
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一、对文件分区 为了充分利用多线程读取，就需要把文件划分成多个区域，供每个线程读取。那么就需要有一个算法来计算出每个线程读取的开始位置和结束位置。那么首先根据配置的线程数和文件的总长度计，算出每个线程平均分配的读取长度。但是有一点，由于文件是纯文本文件，必须按行来处理，如果分割点在某一行中间，那么这一行数据就会被分成两部分，分别由两个线程同时处理，这种情况是不能出现的。所以各个区域的结
上篇写完，感觉作为一个程序员，没有撸到底好像有点不过瘾对不对？大家都知道，C#早已进阶到8.0时代了，还用原始的Thread来写感觉有点low呀，而且通篇到最后居然还有线程最大值限制，技术控不能忍！！！那么本篇就干脆继续优化，理想状态是8秒，我就必须将整个过程压缩到8秒这个量级！而且尽量使用新技术。1.引入线程池ThreadPool，来控制线程数，提高效率。2.引入CountdownEvent同步
1、为提高python写入文件的速度，可以使用多线程函数进行处理，如果进程池中任何一个任务一旦处理完成，则立即告知
主进程：可以处理该任务的结果。主进程则调用一个函数去处理该结果，该函数即回调函数。我们可以把耗时间（阻塞）的
任务放到进程池中，然后指定回调函数（主进程负责执行）。
2、异步回调函数 apply_async说明如下：def apply_async(self, func, args=
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2023-06-06 14:41:03
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在多线程访问读写同一个文件时，经常遇到异常：“文件正在由另一进程使用，因此该进程无法访问此文件”。多线程访问统一资源的异常，解决方案1，保证读写操作单线程执行，可以使用lock解决方案2，使用System.Threading.ReaderWriterLockSlim ，对读写操作锁定处理读写锁是以 ReaderWriterLockSlim 对象作为锁管理资源的，不同的 Read
需求描述：商户每天会定时将文件传到我们的sftp服务器，我们需要对文件解析落库等操作。方案A：起初的设计是将文件下载到本地，读取整个文件，落库等一系列处理。方案A的设计本来是没问题的，因为商户每天回传的文件不过5MB左右，程序运行了一年多时间，直到后来对接了一个新商户A，A回传的文件每天都在增长，有一天达到了200+MB，当程序将整个文件加载到内存时直接把CPU打满，最后内存溢出了，于是发现原先的
对于文本文件，大部分都是一个线程处理一个文件，如果文本文件比较大，没找到类似如果多线程处理一个文本文件的方式。针对大文件的处理，写入如下代码，感觉不是太好，希望大神们指正。package net.dotool.demo;
import java.io.IOException;
import java.io.RandomAccessFile;
import java.nio.ByteBuffe
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2023-06-17 22:47:18
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提高CPU利用率：通过多线程，可以更充分地利用CPU资源，尤其适用于计算密集型的任务。
降低IO阻塞：对于需要等待IO操作完成的任务（如网络请求或文件读写），将它们放入单独的线程中可以避免阻塞主线程，提升应用程序的响应速度。
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2023-08-01 16:09:27
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第一种：继承Thread类package threads;
//通过继承Thread的方式实现线程类
public class ExtendsThread extends Thread {public void run() {
for(int i=0;i<10;i++){
System.out.println("你好，我是通过继承Thread的线程类"+i);
}
}public
